病院資産管理におけるAI市場規模とシェア

病院資産管理におけるAI市場規模

Mordor Intelligenceによる病院資産管理におけるAI市場分析

病院資産管理におけるAI市場規模は2025年に53.1億米ドルと評価され、2026年の64.4億米ドルから2031年には180.2億米ドルに達すると推定されており、予測期間（2026年～2031年）中のCAGRは22.85%です。

病院資産管理におけるAI市場は、基本的な機器の位置把握を超え、追跡、予知保全、ワークフロー調整、および監査対応を組み合わせた、より広範な運用モデルへと移行しつつある。病院は、位置情報および使用状況データを再配置、サービススケジューリング、および稼働時間管理に関するアクションへと転換するプラットフォームをより重視するようになっており、これにより病院資産管理におけるAI市場のソフトウェア層が拡大している。規制もまた購買意思決定を形成しており、医療提供者はデバイスのトレーサビリティ、保全規、および技術インベントリに関するより強固な記録を必要としているため、病院資産管理におけるAI市場においてコンプライアンス対応ツールの価値が高まっている。スマートホスピタルプログラム、デジタルツインプロジェクト、およびサブスクリプション主導の提供モデルは、一部の環境における導入の摩擦を低減しているが、サイバーセキュリティ、相互運用性、および実装コストは依然として病院資産管理におけるAI市場全体での本格的な展開を遅らせている。多角化した医療技術サプライヤー、RTLSスペシャリスト、およびワークフローソフトウェアベンダー間の競争は依然として活発であり、追跡精度と使いやすい分析機能およびサービスサポートを組み合わせた企業が病院資産管理におけるAI市場における地位を向上させている。

主要レポートのポイント

  • 技術別では、RFIDが2025年に収益の44.27%を占め、RTLSは2031年にかけてCAGR 23.13%で拡大する見込みです。
  • コンポーネント別では、ソフトウェアおよびアナリティクスが2025年に56.11%の収益シェアでリードし、サービスは2031年にかけてCAGR 23.72%で成長すると予測されています。
  • 用途別では、機器・デバイス追跡が2025年に収益の51.15%を占め、ベッドおよびキャパシティ管理は2031年にかけてCAGR 24.71%で拡大する見込みです。
  • エンドユーザー別では、病院が2025年に40.28%の収益シェアを保持し、外来手術センターは2031年にかけてCAGR 25.22%で成長すると予想されています。
  • 地域別では、北米が2025年に43.12%の収益シェアでリードし、アジア太平洋は2031年にかけてCAGR 27.11%を記録する見込みです。

注：本レポートの市場規模および予測数値は、Mordor Intelligence 独自の推定フレームワークを使用して作成されており、2026年1月時点の最新の利用可能なデータとインサイトで更新されています。

セグメント分析

技術別：RFIDが現在を支え、RTLSが未来を定義する

RFIDは2025年に病院資産管理におけるAI市場シェアの44.27%を占め、RTLSは2031年にかけてCAGR 23.13%で拡大すると予想されています。RFIDは、高速アイテム読み取り、滅菌処理における安定したパフォーマンス、およびサプライチェーンと薬剤管理ルーティンとの高い適合性を支援するため、病院ワークフローに深く組み込まれています。米国病院協会は2025年初頭に薬剤在庫管理向けRFIDソリューションを取り上げており、これは病院業務における大量非視線スキャンの実践的な役割を反映しています。病院はまた、在庫精度と監査速度が継続的な移動マッピングよりも重要な管理された環境でRFIDが効果的に機能するため、その価値を引き続き認めています。これにより、他の技術が注目を集める中でも、RFIDは病院資産管理におけるAI市場の設置ベースの中心に留まっています。

RTLSは、病院がベッドターン、患者移動、スタッフ安全ワークフロー、およびライブ機器派遣のために継続的な位置情報ストリームをますます必要とするため、より速く成長しています。病院資産管理におけるAI産業において、この変化はRFIDをスタックから排除するものではありませんが、ポイントインタイムの確認ではなく継続的な空間認識をサポートするプラットフォームへの予算をより多く移動させます。病院資産管理におけるAI市場にとってのより広い結果は、購買者がRFID、RTLS、およびソフトウェアダッシュボード間の相互運用性を孤立したツールではなく求める、階層化された技術モデルです。

技術別 病院資産管理におけるAI市場シェア、2025年

注記: 個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

コンポーネント別：ソフトウェアインテリジェンスが価値創造をリードする

ソフトウェアおよびアナリティクスは2025年に病院資産管理におけるAI市場規模の56.11%を占め、サービスは2031年にかけてCAGR 23.72%で成長する見込みです。これは、タグ、リーダー、ゲートウェイよりも病院活動を解釈するインテリジェンス層によって価値が創出されるという明確な移行を反映しています。購買者は、可視性データが臨床業務を変えるかどうかを決定するのはこれらの機能であるため、ダッシュボード、予測ルール、ワークフロー自動化、および統合コネクタに対価を支払っています。その結果、病院資産管理におけるAI市場は、保全ロジック、アラート、稼働率アナリティクス、およびレポートを一つの使いやすいソフトウェア環境に接続できるベンダーを評価していす。 

サービスは、多くの医療提供者組織がオンボーディング、統合、トレーニング、アップデート、および運用チューニングをカバーするバンドルサポートを好むため、より速く成長しています。マネージドサービス構造はまた、内部ITおよび生体医工学チームの負担を軽減し、複数施設にわたるスケーリングを容易にします。ハードウェアは、特にグリーンフィールドプロジェクトやレガシーインフラが限られた環境では依然として不可欠ですが、その商業的役割は病院資産管理におけるAI市場においてより標準化されつつあります。これにより、病院資産管理におけるAI市場全体で、一回限りのハードウェア展開収益よりも、定期的なソフトウェアおよびサービス収益がより戦略的になっています。

用途別：機器追跡が主導し、ベッド管理が加速する

機器・デバイス追跡は2025年に病院資産管理におけるAI市場規模の51.15%を占め、ベッドおよびキャパシティ管理は2031年にかけてCAGR 24.71%で上昇すると予測されています。機器追跡は依然としてリードしています。なぜなら、それが最も直接的な運用ニーズ、すなわちモバイルデバイスを迅速に特定し、ケアが提供される場所で利用可能な状態に保つことを支援するからです。スタッフが検索に費やす時間が減ると直接的な労働効率が得られるため、機器の可視性は病院資産管理におけるAI市場における多くの展開のエントリーポイントとなっています。 

ベッドおよびキャパシティ管理は、病院が同じリアルタイムデータ層を使用して病室割り当て、退院タイミング、ターンオーバーの可視性、およびスループット調整を改善しているため、より速く成長しています。この成長は、病院資産管理におけるAI市場の役割がデバイスの可視性から部門全体の運用フロー管理へと拡大していることを示しています。在庫およびサプライチェーン管理も、特に同時読み取りがカウントサイクルを短縮しトレーサビリティ規律を改善できる薬局自動化および滅菌処理において、牽引力を増しています。患者およびスタッフ追跡は、職場安全、対応速度、および監督ニーズがより正式化されている場所で引き続き拡大しています。これらのパターンを総合すると、病院資産管理におけるAI市場が単一のユースケースからより広いワークフロープラットフォームへと移行していることが示されています。

用途別 病院資産管理におけるAI市場シェア、2025年

注記: すべての個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

エンドユーザー別：病院が最大の基盤を保持し、外来手術センターが最速の成長を記録

病院は2025年にエンドユーザー収益の39.89%を占め、大規模な入院患者ネットワークがデバイス管理、滅菌、再配置、コンプライアンス、および保全ワークフローの最も幅広い組み合わせを担うため、病院資産追跡におけるAI市場全体でリードを維持しました。その規模はまた、可視性が弱い場合に部門やキャンパス間の資産移動が隠れたアイドル時間や重複購入を生み出す可能性があることを意味します。外来手術センターは最も成長が速いエンドユーザーグループとなる見込みで、2026年から2031年にかけてCAGR 26.82%予測されています。これは、日帰り手術量が増加する一方、これらの施設がより少ない資産プールと限られた保管スペースに対して正確な管理を必要とするためです。病院資産追跡におけるAI市場規模において、外来手術センターの需要が際立つのは、コンパクトで高スループットのセンターでデバイスが紛失した場合、単に遅延するのではなく手術がキャンセルされる可能性があるためです。

長期療養施設はより選択的に採用しており、需要は広範な機器フリートではなく、徘徊防止、スタッフ緊急対応、および薬剤管理に集中しています。診断センターおよびリハビリテーション施設も、フル病院キャンパス建設と同じ資本負担なしに時間をかけてスケールできるモジュール式SaaS主導の展開への関心を示しています。病院資産追跡におけるAI産業において、病院は主要な収益基盤であり続け、外来手術センターは迅速な実装と明確な運用上の見返りに結びついた強力な成長エンジンを提供しています。

エンドユーザー別：病院が最大の基盤を保持し、外来手術センターが最も速く成長

病院は2025年のエンドユーザー収益の39.89%を占め、病院資産追跡におけるAI市場全体でリードを維持しました。これは、大規模な入院患者ネットワークが機器管理、滅菌、再配布、コンプライアンス、および保守ワークフローの最も広いミックスを担っているためです。その規模はまた、可視性が弱い場合に部門やキャンパスにわたる資産の移動が隠れた遊休時間と重複購買を生み出す可能性があることを意味します。外来手術センターは最も成長の速いエンドユーザーグループになると予測されており、2026年から2031年にかけて26.82%のCAGRが見込まれています。これは、日帰り手術の量が増加している一方で、これらの施設がより少ない資産プールと限られた保管スペースに対して正確な管理を必要としているためです。病院資産追跡におけるAI市場規模において、外来手術センターの需要が際立つのは、コンパクトで高スループットのセンターで機器が紛失した場合、単に遅延するのではなくケースがキャンセルされる可能性があるためです。

長期ケア施設はより選択的に採用しており、需要は広範な機器フリートではなく、徘徊防止、スタッフの危機対応、および薬剤管理に集中しています。診断センターおよびリハビリテーション施設も、フル病院キャンパス構築と同じ資本負担なしに時間をかけてスケールできるモジュール式SaaS主導の展開に関心を示しています。病院資産追跡におけるAI産業内では、病院が主要な収益基盤であり続け、外来手術センターが迅速な実装と明確な運営上の投資回収に結びついた強力な成長エンジンを提供します。

地域分析

北米は2025年に病院資産管理におけるAI市場シェアの43.12%を占めました。この地域がリードするのは、成熟したRFIDおよびRTLSインフラの基盤と、強力な病院技術支出、およびトレーサビリティと文書化に関するより重い規制圧力を組み合わせているためです。FDAの品質管理システム規制は2026年に施行されており、デバイス品質システムに関する期待を強化し、構造化された資産関連プロセスの必要性を補強しています。提案されているHIPAAセキュリティ規則の改正もまた、現在の技術資産インベントリの重要性を高めており、病院資産管理におけるAI市場においてコンプライアンスとサイバーセキュリティが同じ購買議論の一部となっています。

欧州は病院資産管理におけるAI市場において2番目に大きな地域ブロックであり続けています。ドイツ、英国、フランスは、より小規模な市場よりも強力な病院デジタル化プログラムと明確なトレーサビリティニーズを持つため、機関採用の多くを占めています。この地域はまた、医療機器およびインプラント関連ワークフローのアイテムレベル管理への期待によっても形成されており、相互運用可能な追跡システムへの需要を支えています。イタリアとスペインも病院デジタル化プログラムの進展とともに前進しており、中東・アフリカでの採用はまだ初期段階ですが、GCC諸国のスマートホスピタル建設を通じて進んでいます。

アジア太平洋は病院資産管理におけるAI市場で最も成長が速い地域であり、2031年にかけてCAGR 27.11%が見込まれています。この地域の成長は、病院の近代化、新しいインフラ、および試運転後ではなく建設中に運用インテリジェンスを組み込む強い意欲に結びついています。中国は大規模な病院デジタル化プログラムを通じて急速に進んでおり、韓国と日本もAI主導のケアモデルとコネクテッド資産ワークフローを通じて勢いを加えています。インドおよび東南アジアは最も進んだ市場の普及率にはまだ及びませんが、近代化、外来患者の拡大、およびスマート施設投資がスケーラブルなクラウドおよびハイブリッド展開への適合性を改善しているため、成長軌道は依然として強固です。これにより、アジア太平洋は病院資産管理におけるAI市場の将来の拡大において中心的な位置を占め続けています。

地域別 病院資産管理におけるAI市場成長率

競争環境

病院資産管理におけるAI市場は中程度の集中度を維持しており、幅広い医療技術グループと特化したRTLSスペシャリストが同じ医療提供者予算をめぐって競争しています。大手医療ベンダーは、既存の病院との関係、フィールドサービスネットワーク、および資産ツールをイメージング、保全、エンタープライズワークフローと接続する能力から恩恵を受けています。スペシャリストサプライヤーは、より深い位置精度、より強力なワークフローカスタマイズ、および医療特化の展開経験を提供することが多いため、依然として重要です。これにより、購買決定が単一の製品機能よりも、ベンダーがデータキャプチャ、アナリティクス、サービスサポート、および統合対応性をどれだけうまく組み合わせるかに依存する市場が生まれています。病院資産管理におけるAI市場の競争パターンは、病院を断片化したポイントソリューションに強制することなく、デバイスの可視性から運用インテリジェンスへと移行できる医療提供者を優遇しています。

GE HealthCareはこの分野での事業フットプリントの拡大に積極的です。2026年2月、同社はReadyFixを発売しました。これはコネクテッドデバイスの監視とサービスオーケストレーションにおけるポジションを拡大するリモートフリート管理ソリューションです。2026年6月、GE HealthCareはまたCarilion Clinicとのコラボレーションを拡大し、バージニアネットワーク全体にAdvanced Asset Management Program（AAMP）とEncompass RTLSプラットフォームを展開しました。これらの動きは、スタンドアロンのソフトウェア販売ではなく長期的なサービス関係を中心に構築された戦略を示しており、それは病院資産管理におけるAI市場において意味のあるポジションです。

中規模病院および複数拠点の外来患者グループは依然として十分にサービスを受けておらず、より軽量な展開モデルと低い運用複雑性を持つベンダーに余地を残しています。PartsSourceの2025年のAsset Uptimeの発売もまた、デバイスモニタリング、保全調整、およびサプライチェーンの可視性を結びつけるソフトウェア主導のアプローチを示しています。技術層では、ImpinjはそのRAIN RFIDプラットフォームがパートナーエコシステムをサポートし、リーダー、タグ、およびより大きなソリューションスタックの実現を通じて定期的な価値獲得を可能にするため、依然として重要です。プラットフォームベンダー、サービス主導のメドテック企業、およびワークフロースペシャリストのこの組み合わせにより、病院資産管理におけるAI市場は単一の支配的なリーダーを示すことなく競争力を維持しています。

病院資産管理におけるAI産業のリーダー

  1. GE Healthcare

  2. Koninklijke Philips N.V.

  3. Siemens Healthineers AG

  4. Zebra Technologies Corporation

  5. Securitas Healthcare LLC

  6. *免責事項:主要選手の並び順不同
病院資産管理におけるAI市場集中度

最近の産業動向

  • 2026年6月：GE HealthCareはCarilion Clinicとの臨床工学サービス関係を拡大し、Carilionのバージニアネットワーク全体にAdvanced Asset Management Program（AAMP）とEncompass RTLSプラットフォームを展開しました。この契約は、医療機器をそのライフサイクル全体にわたって最適化し、医療システム全体の運用変動性を低減するよう設計されています。
  • 2026年6月：TeleTracking Technologiesは35年間で最も重要な戦略的拡大となるOperations IQ Ambulatoryを発売し、リアルタイム運用インテリジェンスプラットフォームを急性期病院から外来患者アクセスおよび紹介管理へと拡張しました。この製品は、病院および外来手術センター環境にわたって患者フローを管理する医療システム向けに特化して構築されています。
  • 2026年4月：Zebra TechnologiesはAiva Healthとのパートナーシップを発表し、ZebraのヘルスケアモバイルコンピューターおよびWS101-Hウェアラブルバッジ上でAivaのAI搭載ナースアシスタントを使用したハンズフリーナースワークフローを実現し、ケアのポイントで資産とワークフローインテリジェンスを統合しました。

病院資産管理におけるAI市場業界レポートの目次

1. はじめに

  • 1.1 研究の前提と市場の定義
  • 1.2 研究の範囲

2. 研究方法論

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場ランドスケープ

  • 4.1 市場概要
  • 4.2 市場ドライバー
    • 4.2.1 AI搭載リアルタイム資産追跡・モニタリングの採用拡大
    • 4.2.2 資産稼働率の最適化と機器ダウンタイム削減へのニーズの増大
    • 4.2.3 スマートホスピタルおよびAI対応コネクテッドヘルスケアインフラの拡大
    • 4.2.4 重要医療機器の予知保全に対する需要の増大
    • 4.2.5 インテリジェント資産管理のためのAI、IoT、およびデジタルツイン技術の統合
    • 4.2.6 業務効率、コスト最適化、およびワークフロー自動化への注力の増大
  • 4.3 市場の制約
    • 4.3.1 高い初期導入コストおよび継続的な保守コスト
    • 4.3.2 データプライバシー、サイバーセキュリティ、および相互運用性の課題
    • 4.3.3 信号干渉および複雑な臨床環境による精度の制限
    • 4.3.4 レガシーシステム統合およびAIモデル展開における課題
  • 4.4 サプライ・バリューチェーン分析
  • 4.5 規制環境
  • 4.6 技術的展望
  • 4.7 ポーターのファイブフォース分析
    • 4.7.1 新規参入者の脅威
    • 4.7.2 サプライヤーの交渉力
    • 4.7.3 バイヤーの交渉力
    • 4.7.4 代替品の脅威
    • 4.7.5 競争上のライバル関係

5. 市場規模・成長予測（金額、米ドル）

  • 5.1 技術別
    • 5.1.1 RFID
    • 5.1.2 RTLS
    • 5.1.3 バーコードスキャナー
    • 5.1.4 Bluetooth低エネルギー
    • 5.1.5 その他の技術
  • 5.2 コンポーネント別
    • 5.2.1 ハードウェア
    • 5.2.2 ソフトウェアおよび分析
    • 5.2.3 サービス
  • 5.3 用途別
    • 5.3.1 機器・デバイス追跡
    • 5.3.2 在庫・サプライチェーン管理
    • 5.3.3 患者およびスタッフ追跡
    • 5.3.4 ベッドおよびキャパシティ管理
    • 5.3.5 環境・状態モニタリング
    • 5.3.6 その他の用途
  • 5.4 エンドユーザー別
    • 5.4.1 病院
    • 5.4.2 外来手術センター
    • 5.4.3 長期療養施設
    • 5.4.4 その他のエンドユーザー
  • 5.5 地域別
    • 5.5.1 北米
    • 5.5.1.1 米国
    • 5.5.1.2 カナダ
    • 5.5.1.3 メキシコ
    • 5.5.2 欧州
    • 5.5.2.1 ドイツ
    • 5.5.2.2 英国
    • 5.5.2.3 フランス
    • 5.5.2.4 イタリア
    • 5.5.2.5 スペイン
    • 5.5.2.6 その他の欧州
    • 5.5.3 アジア太平洋
    • 5.5.3.1 中国
    • 5.5.3.2 日本
    • 5.5.3.3 インド
    • 5.5.3.4 オーストラリア
    • 5.5.3.5 韓国
    • 5.5.3.6 その他のアジア太平洋
    • 5.5.4 中東・アフリカ
    • 5.5.4.1 GCC
    • 5.5.4.2 南アフリカ
    • 5.5.4.3 その他の中東・アフリカ
    • 5.5.5 南米
    • 5.5.5.1 ブラジル
    • 5.5.5.2 アゼンチン
    • 5.5.5.3 その他の南米
  • 5.6 地域別
    • 5.6.1 北米
    • 5.6.1.1 米国
    • 5.6.1.2 カナダ
    • 5.6.1.3 メキシコ
    • 5.6.2 欧州
    • 5.6.2.1 ドイツ
    • 5.6.2.2 英国
    • 5.6.2.3 フランス
    • 5.6.2.4 イタリア
    • 5.6.2.5 スペイン
    • 5.6.2.6 欧州その他
    • 5.6.3 アジア太平洋
    • 5.6.3.1 中国
    • 5.6.3.2 日本
    • 5.6.3.3 インド
    • 5.6.3.4 オーストラリア
    • 5.6.3.5 韓国
    • 5.6.3.6 アジア太平洋その他
    • 5.6.4 中東・アフリカ
    • 5.6.4.1 GCC
    • 5.6.4.2 南アフリカ
    • 5.6.4.3 中東・アフリカその他
    • 5.6.5 南米
    • 5.6.5.1 ブラジル
    • 5.6.5.2 アルゼンチン
    • 5.6.5.3 南米その他

6. 競争環境

  • 6.1 市場集中度
  • 6.2 市場シェア分析
  • 6.3 企業プロファイル（グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、コアセグメント、入手可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場ランク・シェア、製品・サービス、最近の動向を含む）
    • 6.3.1 AiRISTA Flow, Inc.
    • 6.3.2 Awarepoint Corporation
    • 6.3.3 Borda Technology
    • 6.3.4 CenTrak, Inc.
    • 6.3.5 Elpas Solutions Ltd.
    • 6.3.6 GE Healthcare
    • 6.3.7 Honeywell International Inc.
    • 6.3.8 Impinj, Inc.
    • 6.3.9 Infor, Inc.
    • 6.3.10 Koninklijke Philips N.V.
    • 6.3.11 Midmark Corporation
    • 6.3.12 Qorvo, Inc.
    • 6.3.13 Securitas Healthcare LLC
    • 6.3.14 Siemens Healthineers AG
    • 6.3.15 Sonitor Technologies AS
    • 6.3.16 Stanley Black and Decker, Inc.
    • 6.3.17 TeleTracking Technologies, Inc.
    • 6.3.18 Versus Technology, Inc.
    • 6.3.19 Vizzia Technologies, Inc.
    • 6.3.20 Zebra Technologies Corporation

7. 市場機会と将来の展望

  • 7.1 ホワイトスペースおよび未充足ニーズの評価

世界の病院資産管理におけるAI市場レポートのスコープ

レポートのスコープによると、病院資産管理におけるAI市場は、病院資産のリアルタイム追跡、稼働率最適化、予知保全、およびライフサイクル管理を可能にするAI搭載ソフトウェア、プラットフォーム、およびサービスで構成されています。これらのソリューションは人工知能、IoT、およびアナリティクスを活用して、業務効率を改善し、機器のダウンタイムを削減し、医療施設全体のリソース配分を強化します。

病院資産管理におけるAI市場は、技術、コンポーネント、用途、エンドユーザー、および地域によってセグメント化されています。技術別では、市場はRFID、RTLS、バーコードスキャナー、Bluetooth低エネルギー、およびその他の技術にセグメント化されています。コンポーネント別では、市場はハードウェア、ソフトウェアおよびアナリティクス、およびサービスにセグメント化されています。用途別では、市場は機器・デバイス追跡、在庫・サプライチェーン管理、患者およびスタッフ追跡、ベッドおよびキャパシティ管理、環境・状態モニタリング、およびその他の用途にセグメント化されています。エンドユーザー別では、市場は病院、外来手術センター、長期療養施設、およびその他のエンドユーザーにセグメント化されています。地域別では、市場は北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、および南米にセグメント化されています。レポートはまた、世界の主要地域にわたる17カ国の推定市場規模とトレンドもカバーしています。レポートは上記すべてのセグメントの金額（米ドル）を提供しています。 

技術別
RFID
RTLS
バーコードスキャナー
超音波および赤外線タグ
ブルートゥース低エネルギー
コンポーネント別
ハードウェア
ソフトウェアおよび分析
サービス
製品タイプ別
モバイル機器
固定機器
在庫および消耗品
アプリケーション別
機器・器具追跡
スタッフおよび物品追跡
患者・訪問者追跡
環境・状態モニタリング
エンドユーザー別
病院
外来手術センター
長期ケア施設
その他のエンドユーザー
地域別
北米 米国
カナダ
メキシコ
欧州 ドイツ
英国
フランス
イタリア
スペイン
欧州その他
アジア太平洋 中国
日本
インド
オーストラリア
韓国
アジア太平洋その他
中東・アフリカ GCC
南アフリカ
中東・アフリカその他
南米 ブラジル
アルゼンチン
南米その他
技術別 RFID
RTLS
バーコードスキャナー
超音波および赤外線タグ
ブルートゥース低エネルギー
コンポーネント別 ハードウェア
ソフトウェアおよび分析
サービス
製品タイプ別 モバイル機器
固定機器
在庫および消耗品
アプリケーション別 機器・器具追跡
スタッフおよび物品追跡
患者・訪問者追跡
環境・状態モニタリング
エンドユーザー別 病院
外来手術センター
長期ケア施設
その他のエンドユーザー
地域別 北米 米国
カナダ
メキシコ
欧州 ドイツ
英国
フランス
イタリア
スペイン
欧州その他
アジア太平洋 中国
日本
インド
オーストラリア
韓国
アジア太平洋その他
中東・アフリカ GCC
南アフリカ
中東・アフリカその他
南米 ブラジル
アルゼンチン
南米その他

レポートで回答される主要な質問

2031年に向けた病院資産管理におけるAIの現在の見通しは？

病院資産管理におけるAI市場は2025年に53.1億米ドル、2026年までに64.4億米ドルとなり、CAGR 22.85%で2031年までに180.2億米ドルに達すると予測されており、追跡、保全、およびワークフローインテリジェンスへの強い需要を反映しています。

現在の病院展開をリードしている技術はどれですか？

RFIDは2025年に44.27%のシェアでリードしました。これは薬剤、在庫、および滅菌処理ワークフローに適しているためであり、RTLSは2031年にかけてCAGR 23.13%でより速く成長すると予想されています。

この分野で最も速く成長している用途領域はどれですか？

ベッドおよびキャパシティ管理は2031年にかけてCAGR 24.71%で最も速く成長する用途となる見込みであり、病院が機器検索だけでなくスループットと病室管理にも同じデータ層を使用していることを示しています。

予測期間中に最も速く拡大すると予想される地域はどこですか？

アジア太平洋は2031年にかけてCAGR 27.11%で成長すると予測されており、スマートホスピタルプロジェクト、デジタルツインインフラ、および主要医療システム全体のより広範な近代化によって支えられています。

最終更新日: